Ученые разработали новую систему искусственного интеллекта DeepMind AlphaFold, способную предсказывать трехмерную структуру белка. Проблема фолдинга (сворачивания) белков была признана биологами всего мира как одна из величайших проблем современной науки, и над ее решением исследователи бились около полувека. О научном прорыве сообщается на сайте DeepMind.
Результаты оценки Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP), проводимая научным сообществом с 1994 года, показали, что AlphaFold обеспечивает беспрецедентную точность в прогнозировании структуры белка. Участники испытаний CASP должны представить систему, способную предсказать, как свернется белок, по последовательности аминокислот, каждая из которых обладает определенными химическими свойствами (например, полярности и гидрофобности). При этом результат прогноза сравнивается с трехмерной структурой, выявленной экспериментальным путем.
Для тестирования используются только те белки, чье сворачивание было изучено лишь недавно, а в некоторых случаях еще не изучено. В последнем варианте нужно ждать, пока трехмерная структура не будет получена для сравнения.
Средняя оценка для AlphaFold составила 92,4 по метрике Global Distance Test (GDT). При этом оценка 90 GDT считается конкурентоспособной среди результатов, полученных экспериментально. Это значит, что искусственный интеллект способен во многих случаях просчитывать трехмерную структуру белков точнее, чем с использованием ряда лабораторных методов.
Трехмерная структура белков тесно связана с их функциями. Однако для каждой аминокислотной последовательности теоретически существует астрономическое число способов сворачивания, но только несколько могут реализовываться и играть важную роль для организма.